(57)【要約】【課題】一過性ロードノイズを抑制するシステムおよび方法を提供すること。【解決手段】音声増強システムは処理された音声信号の知覚的品質を改善するために提供される。そのシステムは、マイクロフォンによってまたは一部の他のソースから、記録された音声信号からの不要なノイズを取り除くことにより、受信された音声信号の知覚的品質を改善する。特にそのシステムは、スピーチとは無関係の信号ソースの環境内にて生じる音を取り除く。一過性ロードノイズは、モデル化され得る共通の時間およびスペクトル特性を含む。一過性ロードノイズ検出器は、音声信号における一過性ロードノイズの存在を検出するために、当該モデルを用いる。一過性ロードノイズが存在することが見出された場合、一過性ロードノイズ減衰器がその信号からノイズを取り除くために提供される。【選択図】図１
2007114774.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
信号から一過性ロードノイズを抑制するシステムであって、
該信号における一過性ロードノイズの存在を検出するように適合される一過性ロードノイズ検出器と、
受信された信号において検出されたロード一過性ノイズを実質的に取り除くための一過性ロードノイズ減衰器と
を備える、システム。
【請求項２】
前記一過性ロードノイズ検出器は一過性ロードノイズのモデルを含み、該一過性ロードノイズ検出器は、前記信号の属性と該モデルの属性とを比較するように適合されており、該一過性ロードノイズ検出器が、該信号の属性が該モデルの属性と実質的に一致すると決定する場合、該一過性ロードノイズ検出器は、該信号における一過性ロードノイズの存在を検出する、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記モデルは、スペクトル成分および時間成分を含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記時間成分が、第１の音響イベントおよびある時間間隔だけ離れた第２の実質的に同様の音響イベントを備える、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記第１の音響イベントと前記第２の音響イベントとの間の時間間隔が、車両が移動しているときのスピードおよび該車両のフロントホイールとリアホイールとの間の距離に基づく、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記第１の音響イベントと前記第２の音響イベントとの間の時間間隔が、前記車両が移動しているときの実際のスピードおよび該車両のホイールベースの長さの計算に基づく、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記第１の音響イベントと前記第２の音響イベントとの間における時間間隔が、適合モデルによって決定される、請求項５に記載のシステム。
【請求項８】
前記スペクトル成分は、一過性ロードノイズに関連する音響イベントのスペクトル形状の一つ以上の属性を備える、請求項３に記載のシステム。
【請求項９】
前記一過性ロードノイズに関連する音響イベントのスペクトル形状の一つ以上の属性が、比較的に低周波数範囲においてピーク強度を有するブロードバンド周波数応答を含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
信号における一過性ロードノイズの存在を検出する一過性ロードノイズ検出器であって、該一過性ロードノイズ検出器は、
受信された信号をデジタル信号に変換するアナログ−デジタル変換器と、
該信号を複数の個々の分析ウィンドウに分割するウィンドウファンクションジェネレータと、
時間ドメイン信号から周波数ドメイン短期スペクトルへと、該個々の分析ウィンドウを変形する変形モジュールと、
一過性ロードノイズのモデル属性を生成および格納する少なくとも一つのモデラであって、該変形された分析ウィンドウの該短期スペクトルの属性と該モデル属性とを比較し、一過性ロードノイズが該受信された信号において存在するかどうかを決定する、モデラと
を備える、一過性ロードノイズ検出器。
【請求項１１】
前記アナログ−デジタル変換器は、前記受信された信号をパルスコード変調（ＰＣＭ）信号に変換する、請求項１０に記載の一過性ロードノイズ検出器。
【請求項１２】
前記ウィンドウファンクションジェネレータが、Ｈａｎｎｉｎｇウィンドウファンクションジェネレータである、請求項１０に記載の一過性ロードノイズ検出器。
【請求項１３】
前記変形モジュールが、個々の分析ウィンドウ上にて、高速フーリエ変換を実行する、請求項１０に記載の一過性ロードノイズ検出器。
【請求項１４】
前記モデル属性が、一過性ロードノイズに典型的な時間特性を含む、請求項１０に記載の一過性ロードノイズ検出器。
【請求項１５】
前記モデル属性が、一過性ロードノイズに典型的なスペクトル特性を含む、請求項１０に記載の一過性ロードノイズ検出器。
【請求項１６】
前記モデル属性が、一過性ロードノイズに典型的な時間およびスペクトル特性の両方を含む、請求項１０に記載の一過性ロードノイズ検出器。
【請求項１７】
前記モデル属性が二つの音響イベントの存在を含み、該二つの音響イベントは、比較的い時間間隔だけ離れた、実質的に同様のスペクトル特性を有する、請求項１６に記載の一過性ロードノイズ検出器。
【請求項１８】
前記モデル属性が前記二つの音響イベントのスペクトル形状特性を含む、請求項１７に記載の一過性ロードノイズ検出器。
【請求項１９】
関数を時間−周波数ドメインにおける前記信号の選択された部分にフィッティングして、前記二つの音響イベントのスペクトル−時間形状特性が評価される、請求項１８に記載の一過性ロードノイズ検出器。
【請求項２０】
前記信号のパワースペクトルを追跡する残余減衰器をさらに備え、信号パワーの大きな増加が検出される場合、早い時期から、低周波数範囲における該信号の平均スペクトルパワーに基づき、低周波数範囲における送信されたパワーを、所定の値に制限する、請求項１０に記載の一過性ロードノイズ検出器。
【請求項２１】
信号から一過性ロードノイズを取り除く方法であって、
一過性ロードノイズの特性をモデル化することと、
該信号の特性が、該一過性ロードノイズのモデル化された特性に対応するかどうかを決定するために、該信号を分析することと、
該信号から、該一過性ロードノイズの該モデル化された特性に対応する該受信された信号の特性を実質的に取り除くことと
を包含する、方法。
【請求項２２】
前記一過性ロードノイズのモデル化された特性が、時間が離れた二つの音響イベントの音波ダブレットを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
音波ダブレットを含む前記二つの音響イベントが、障害物に衝突する速度において移動する車両のフロントタイアと該障害物に衝突するリアタイアとの間の時間の長さに対応する時間量だけ離れている、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記車両がある長さを有するホイールベースを有し、該車輪の長さおよび該車両が移動しているスピードが既知である、請求項２３に記載の方法であって、該方法は、該ホイールベースの長さおよび該車両が移動しているスピードに基づいた一過性ロードノイズ音波ダブレットに対応する二つの音響イベント間の時間間隔を計算することをさらに包含する、方法。
【請求項２５】
一過性ロードノイズを特徴付ける音波ダブレットを含む前記二つの音響イベント間の時間分離をモデル化することをさらに包含する、請求項２２に記載の方法。
【請求項２６】
減衰積分器が、一過性ロードノイズ音波ダブレットの時間分離をモデル化するために用いられる、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記一過性ロードノイズのモデル化された特性が、一過性ロードノイズに関連する前記音波ダブレットを含む前記音響イベントのスペクトル形状属性をさらに含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２８】
前記音響イベントのスペクトル形状属性が、比較的低い周波数において集中するピークエネルギーレベルを有するブロードバンドイベントを含む、請求項２７に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（優先権主張）
本出願は、２００３年１０月１６日に出願された「Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｎｇ  Ｗｉｎｄ  Ｎｏｉｓｅ」と題された、米国特許出願第１０／６８８，８０２号の一部継続であり、この出願は、２００３年４月１０日に出願された、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｎｇ  Ｗｉｎｄ  Ｎｏｉｓｅ」と題された米国特許出願第１０／４１０，７３６号の一部継続であり、その出願は、２００３年２月２１日に出願された「Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｎｇ  Ｗｉｎｄ  Ｎｏｉｓｅ」と題された、米国特許出願第６０／４４９，５１１号の優先権を主張する。上記出願の開示は参照により本明細書において援用される。
【０００２】
（発明の背景）
本発明は、音響に関し、より詳細には、処理音声の知覚的品質を高めるシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
多くの通信デバイスは、音声信号を取得し、取り込み、および転送する。音声信号は、通信媒体を介して、一つのシステムから別のシステムへと通過する。一部のシステム（車両において使用される一部のシステムを含む）において、その音声信号の清澄性は、通信システムの品質および通信媒体の品質に依存するだけでなく、その音声信号に伴うノイズの量にもまた依存する。ノイズがソースまたはレシーバ近くで生じる場合、ひずみがしばしばその音声信号を歪め、情報を破壊する。一部の例において、ノイズは、音声信号を完全にマスクし得、その結果、その音声信号によって搬送される情報は、リスナーによってか、または音声認識システムのいずれかによって、完全に認識し得なくなる。
【０００４】
人を不快にさせ、気を散らせ、情報を失わせ得るノイズは、多くのソースから生じる。車両からのノイズはエンジン、道路、タイア、または空気の動きによって作成され得る。車両が舗装された道路を移動中である場合、ノイズの多くの量は、タイアが路面の障害物または欠陥と衝突する場合に生成される。一過性ロードノイズは、タイアが、出っ張り、裂け目、キャットアイ、伸縮継目などの障害物と衝突する場合に作成され得る。
【０００５】
一過性ロードノイズは、ノイズをノイズとして認識させ得る、多くの共通の特性を共有する。一過性ロードノイズの最も重要な属性は、ノイズが、通常、関連する音響または音波イベントの対を含むことである。まず、車両のフロントホイールが障害物と衝突し、続いてリアホイールがその同じ障害物と衝突する。二つの音は、リアホイールが、車両のある移動速度のもとで車両のホイールベースの長さを移動するのに必要な時間だけ、時間的に離れている。さらに、フロントタイアおよびリアタイアが対象物と衝突する場合に生成される音は、特徴的なスペクトル−時間形状を有する、広帯域（ｂｒｏａｄｂａｎｄ）のイベントである。多くの車両が、空気の詰まったゴムタイアを搭載するゆえ、そのタイアが対象物と衝突する場合に生成される音は、相当な低周波数エネルギーを有する。したがって、そのスペクトル形状は、低周波数範囲における信号強度の急激な上昇、ピーク強度、それに続いて、より高周波数範囲における全般的な先細りによって特徴付けられる。
【０００６】
この特性は、車両内におけるマイクロフォンまたは他のソースによって生成される音声信号における一過性ロードノイズの存在を識別するために使用され得る。いったん一過性ロードノイズが信号において識別されると、それらを取り除く工程が採られ得る。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の課題の１つは、信号から一過性ロードノイズを抑制するシステムおよび方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
音声増強システムは、処理された音声信号の知覚的品質を改善するために提供される。そのシステムは、マイクロフォンによって、または一部の他のソースから記録された音声信号からの望まれないノイズを取り除くことによって、受信された音声信号の知覚的品質を改善する。特に、そのシステムは、スピーチ（ｓｐｅｅｃｈ）とは関係のない信号ソースの環境内にて生じる音を取り除く。そのシステムは、移動中の車両内にて記録されたスピーチ信号から一過性ロードノイズを取り除くことに対して、特に良く適合される。
【０００９】
そのシステムは、一過性ロードノイズの時間およびスペクトル特性の両方をモデル化する。その後、そのシステムは、受信された信号を分析し、その受信された信号がモデル化された一過性ロードノイズに対応する音を含むかどうかを決定する。含む場合、それらの音はその受信された信号から取り除かれるか減衰され、オリジナルのスピーチ信号の、より清澄で、より理解し易いバージョンを提供する。そのシステムは、自動車または他の車両のキャビンに配置された、ハンズフリー電話システムまたは音声認識システムによって記録される信号からの一過性ロードノイズを取り除くことに対して良く適合される。
【００１０】
一過性ロードノイズ抑制システムの一実施形態に従うと、一過性ロードノイズ検出器は、受信された信号における一過性ロードノイズの存在を検出するように適合され、提供される。その一過性ロードノイズ検出器は、一過性ロードノイズ減衰器と連動する。一過性ロードノイズ検出器によって検出された一過性ロードノイズは、一過性ロードノイズ減衰器によって実質的に取り除かれるかまたは減衰される。
【００１１】
別の実施形態において、一過性ロードノイズ検出器は、信号における一過性ロードノイズの存在を検出するために提供される。一過性ロードノイズ検出器は、受信された信号をデジタル信号へと変換するアナログ−デジタル変換器と、デジタル化された信号を複数の個々の分析ウィンドウに分割するための、ウィンドウファンクションジェネレータとを含む。変形モジュールは時間領域信号から周波数ドメイン短期スペクトルへと、個々の分析ウィンドウを変形する。モデラ（ｍｏｄｅｌｅｒ）は、一過性ロードノイズのモデル属性を生成および／または格納するために提供される。そのモデラは次いで、変形された分析ウィンドウの短期スペクトルの属性と、モデル化された一過性ロードノイズの属性とを比較して、一過性ロードノイズが受信された信号において存在するかどうかを決定する。
【００１２】
一過性ロードノイズを取り除く方法がまた、提供される。その方法は、一過性ロードノイズの様々な時間およびスペクトル特性をモデル化することを含む。その方法に従い、受信された信号は分析され、その受信された信号の特性が一過性ロードノイズのモデル化された特性に対応するかどうかを決定する。対応する場合、その一過性ロードノイズのモデル化された特性に対応する信号の一部は、実質的にその信号から取り除かれる。
【００１３】
本発明の他のシステム、方法、特性および利点は、以下の図面および詳細な記載の検訂に従い、当業者に明らかである。そのような追加的なシステム、方法、特性および利点の全ては、本記載内に含まれ、本発明の範囲内であり、請求の範囲によって保護されていることが意図される。
【００１４】
本発明はさらに、以下の手段を提供する。
【００１５】
（項目１）
信号から一過性ロードノイズを抑制するシステムであって、
該信号における一過性ロードノイズの存在を検出するように適合される一過性ロードノイズ検出器と、
受信された信号において検出されたロード一過性ノイズを実質的に取り除くための一過性ロードノイズ減衰器と
を備える、システム。
【００１６】
（項目２）  
前記一過性ロードノイズ検出器は一過性ロードノイズのモデルを含み、該一過性ロードノイズ検出器は、前記信号の属性と該モデルの属性とを比較するように適合されており、該一過性ロードノイズ検出器が、該信号の属性が該モデルの属性と実質的に一致すると決定する場合、該一過性ロードノイズ検出器は、該信号における一過性ロードノイズの存在を検出する、項目１に記載のシステム。
【００１７】
（項目３）  
前記モデルは、スペクトル成分および時間成分を含む、項目２に記載のシステム。
【００１８】
（項目４）  
前記時間成分が、第１の音響イベントおよびある時間間隔だけ離れた第２の実質的に同様の音響イベントを備える、項目３に記載のシステム。
【００１９】
（項目５）  
前記第１の音響イベントと前記第２の音響イベントとの間の時間間隔が、車両が移動しているときのスピードおよび該車両のフロントホイールとリアホイールとの間の距離に基づく、項目４に記載のシステム。
【００２０】
（項目６）  
前記第１の音響イベントと前記第２の音響イベントとの間の時間間隔が、前記車両が移動しているときの実際のスピードおよび該車両のホイールベースの長さの計算に基づく、項目５に記載のシステム。
【００２１】
（項目７）  
前記第１の音響イベントと前記第２の音響イベントとの間における時間間隔が、適合モデルによって決定される、項目５に記載のシステム。
【００２２】
（項目８）  
前記スペクトル成分は、一過性ロードノイズに関連する音響イベントのスペクトル形状の一つ以上の属性を備える、項目３に記載のシステム。
【００２３】
（項目９）  
前記一過性ロードノイズに関連する音響イベントのスペクトル形状の一つ以上の属性が、比較的に低周波数範囲においてピーク強度を有するブロードバンド周波数応答を含む、項目８に記載のシステム。
【００２４】
（項目１０）  
信号における一過性ロードノイズの存在を検出する一過性ロードノイズ検出器であって、該一過性ロードノイズ検出器は、
受信された信号をデジタル信号に変換するアナログ−デジタル変換器と、
該信号を複数の個々の分析ウィンドウに分割するウィンドウファンクションジェネレータと、
時間ドメイン信号から周波数ドメイン短期スペクトルへと、該個々の分析ウィンドウを変形する変形モジュールと、
一過性ロードノイズのモデル属性を生成および格納する少なくとも一つのモデラであって、該変形された分析ウィンドウの該短期スペクトルの属性と該モデル属性とを比較し、一過性ロードノイズが該受信された信号において存在するかどうかを決定する、モデラと
を備える、一過性ロードノイズ検出器。
【００２５】
（項目１１）  
前記アナログ−デジタル変換器は、前記受信された信号をパルスコード変調（ＰＣＭ）信号に変換する、項目１０に記載の一過性ロードノイズ検出器。
【００２６】
（項目１２）  
前記ウィンドウファンクションジェネレータが、Ｈａｎｎｉｎｇウィンドウファンクションジェネレータである、項目１０に記載の一過性ロードノイズ検出器。
【００２７】
（項目１３）  
前記変形モジュールが、個々の分析ウィンドウ上にて、高速フーリエ変換を実行する、項目１０に記載の一過性ロードノイズ検出器。
【００２８】
（項目１４）  
前記モデル属性が、一過性ロードノイズに典型的な時間特性を含む、項目１０に記載の一過性ロードノイズ検出器。
【００２９】
（項目１５）  
前記モデル属性が、一過性ロードノイズに典型的なスペクトル特性を含む、項目１０に記載の一過性ロードノイズ検出器。
【００３０】
（項目１６）  
前記モデル属性が、一過性ロードノイズに典型的な時間およびスペクトル特性の両方を含む、項目１０に記載の一過性ロードノイズ検出器。
【００３１】
（項目１７）  
前記モデル属性が二つの音響イベントの存在を含み、該二つの音響イベントは、比較的い時間間隔だけ離れた、実質的に同様のスペクトル特性を有する、項目１６に記載の一過性ロードノイズ検出器。
【００３２】
（項目１８）  
前記モデル属性が前記二つの音響イベントのスペクトル形状特性を含む、項目１７に記載の一過性ロードノイズ検出器。
【００３３】
（項目１９）  
関数を時間−周波数ドメインにおける前記信号の選択された部分にフィッティングして、前記二つの音響イベントのスペクトル−時間形状特性が評価される、項目１８に記載の一過性ロードノイズ検出器。
【００３４】
（項目２０）  
前記信号のパワースペクトルを追跡する残余減衰器をさらに備え、信号パワーの大きな増加が検出される場合、早い時期から、低周波数範囲における該信号の平均スペクトルパワーに基づき、低周波数範囲における送信されたパワーを、所定の値に制限する、項目１０に記載の一過性ロードノイズ検出器。
【００３５】
（項目２１）  
信号から一過性ロードノイズを取り除く方法であって、
一過性ロードノイズの特性をモデル化することと、
該信号の特性が、該一過性ロードノイズのモデル化された特性に対応するかどうかを決定するために、該信号を分析することと、
該信号から、該一過性ロードノイズの該モデル化された特性に対応する該受信された信号の特性を実質的に取り除くことと
を包含する、方法。
【００３６】
（項目２２）  
前記一過性ロードノイズのモデル化された特性が、時間が離れた二つの音響イベントの音波ダブレットを含む、項目２１に記載の方法。
【００３７】
（項目２３）  
音波ダブレットを含む前記二つの音響イベントが、障害物に衝突する速度において移動する車両のフロントタイアと該障害物に衝突するリアタイアとの間の時間の長さに対応する時間量だけ離れている、項目２２に記載の方法。
【００３８】
（項目２４）  
前記車両がある長さを有するホイールベースを有し、該車輪の長さおよび該車両が移動しているスピードが既知である、項目２３に記載の方法であって、該方法は、該ホイールベースの長さおよび該車両が移動しているスピードに基づいた一過性ロードノイズ音波ダブレットに対応する二つの音響イベント間の時間間隔を計算することをさらに包含する、方法。
【００３９】
（項目２５）  
一過性ロードノイズを特徴付ける音波ダブレットを含む前記二つの音響イベント間の時間分離をモデル化することをさらに包含する、項目２２に記載の方法。
【００４０】
（項目２６）  
減衰積分器が、一過性ロードノイズ音波ダブレットの時間分離をモデル化するために用いられる、項目２５に記載の方法。
【００４１】
（項目２７）  
前記一過性ロードノイズのモデル化された特性が、一過性ロードノイズに関連する前記音波ダブレットを含む前記音響イベントのスペクトル形状属性をさらに含む、項目２２に記載の方法。
【００４２】
（項目２８）  
前記音響イベントのスペクトル形状属性が、比較的低い周波数において集中するピークエネルギーレベルを有するブロードバンドイベントを含む、項目２７に記載の方法。
【発明の効果】
【００４３】
本発明により、一過性ロードノイズが抑制され得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４４】
本発明は、図面および以下の記載を参照してより良く理解され得る。図における部材は、必ずしも縮尺通りではなく、その代わり、本発明の原理を例示する上で強調される。さらに、図において、同様の参照番号は、異なる図を通して、対応する部分を示す。
【００４５】
音声増強システムは、処理音声信号の知覚的品質を改善する。システムは、車のような動く車両のタイヤが、車両が動いている路面上の出っ張り、裂け目もしくは他の障害物または欠陥と衝突した場合に生成される一過性ロードノイズをモデル化する。システムは、受信されたオーディオ信号の特性が一過性ロードノイズのモデル化された特性と一致するか否かを決定するために、受信されたオーディオ信号を分析する。一致した場合、システムは、受信された信号における一過性ロードノイズ信号を消去または鈍らし得る。一過性ロードノイズは、スピーチの存在または不在において減衰され得る。一過性ロードノイズは、実質的に、リアルタイムにまたはバッファリング遅れ（例えば、３００−５００ｍｓ）のような遅れの後、検出および消去され得る。一過性ロードノイズに加えて、音声増強システムは、エンジンノイズのような連続的背景ノイズ、および風ノイズ、タイヤノイズ、通過タイヤヒスノイズ等のような他の一過性ノイズを鈍らしまたは取り除き得る。システムは、一部の音声増強システムによって生成される「音楽ノイズ」、キーキー、ギャーギャー、カチリ、ポタポタ、ポン、楽音（ｔｏｎｅｓ）および他の音響アーチファクトを消去し得る。
【００４６】
図１は、音声増強システム１００の部分ブロック図を示す。音声増強システムは、１つ以上の電子プロセッサにて実行され得る専用ハードウェアおよび／またはソフトウェアを含み得る。そのようなプロセッサは、１つ以上のオペレーティングシステムを実行してもよく、またはオペレーティングシステムを全く実行しなくてもよい。音声増強システム１００は、ロード一過性ノイズ検出器１０２およびノイズ減衰器１０４を含む。残余減衰器１０６も、処理信号のアーチファクトおよび他の不要な特徴を取り除くために提供され得る。以下により詳細に説明されるように、一過性ノイズ検出器１０２は、一過性ロードノイズのモデルを含み、またはそのモデルを生成できる。音声およびノイズ成分の両方を含み得る受信されたオーディオ信号は、信号が一過性ロードノイズに対応する音を含むか否かを決定するためにモデルと比較される。含む場合、識別された音は、より明確で理解可能である音声信号を提供するために信号から取り除かれ得る。
【００４７】
一過性ロードノイズは、モデル化され得る時間および周波数特性の両方を有する。一過性ロードノイズ検出器１０２は、受信されたオーディオ信号１０１が、一過性ロードノイズに対応する音を含むか否かを決定するようなモデルを利用し得る。一過性ロードノイズ検出器１０２が、一過性ロードノイズが、受信された信号１０１に実際存在することを決定した場合、一過性ロードノイズは、ノイズ減衰器１０４によって実質的に取り除きまたは鈍らされる。
【００４８】
音声増強システム１００は、受信された信号から一過性ロードノイズを実質的に取り除きまたは鈍らす、任意のノイズ減衰システムを含み得る。受信された信号から一過性ロードノイズを取り除きまたは鈍らせるために利用され得るシステムの例は、１）一過性ロードノイズを含むノイズの多い信号のノイズ減少信号へのニューラルネットワークマッピングを利用するシステム、２）受信された信号から一過性ロードノイズを減じるシステム、３）コードブックからノイズ減少信号を選択するために、一過性ロードノイズおよび一過性ロードノイズモデルを含むノイズ信号を使用するシステム、および４）任意の他の方法において、オリジナルのマスク信号またはノイズ減少信号の再構成に基づいてノイズ減少信号を生成するために、ノイズの多い信号および一過性ロードノイズモデルを使用するシステムを含み得る。一部の場合においては、そのような一過性ロードノイズ減衰器は、受信された信号１０１の短期スペクトルの一部になり得る連続的ノイズをも減衰し得る。一過性ロードノイズ減衰器は、一過性ロードノイズの減衰または除去に起因し得る、「音楽ノイズ」、キーキー、ギャーギャー、チューチュー、カチリ、ポタポタ、ポン、楽音または他のような追加の音響アーチファクトを取り除くための任意の残余減衰器１０６とインターフェースし得、またはそれを含み得る。
【００４９】
ノイズは、２つのカテゴリに広く分けられ得る：（１ａ）周期的ノイズ、および（１ｂ）非周期的ノイズ。周期的ノイズは、方向指示器のカッチンカッチン、エンジンまたは駆動電車ノイズ、およびワイパーのシューッ等のような繰り返し音を含む。周期的ノイズは、それらの周期的本質によって、一部の高調波周波数を有し得る。非周期的ノイズは、一過性ロードノイズ、通過タイヤヒス、雨、風ビュフェ等のような音を含む。非周期的ノイズは、通常、不規則な非周期的間隔において生じ、高調波周波数構造を有さず、かつ典型的には、短くて一過性な所要時間を有する。スピーチも、２つの広いカテゴリに分けられ得る：（２ａ）母音のような音声スピーチ、および（２ｂ）子音のような無声スピーチ。音声スピーチは、フォルマント構造を説明し得るスペクトルエンベロープによって重み付けされる通常の高調波構造または高調波ピークを示す。無声スピーチは、高調波またはフォルマント構造を示さない。ノイズおよびスピーチの両方を含むオーディオ信号は、非周期的ノイズと、周期的ノイズと、音声または無声スピーチとの任意の組み合わせを含み得る。
【００５０】
一過性ロードノイズ検出器１０２は、リアルタイムにまたはある遅れの後に、残りの信号からノイズ風セグメントを分離し得る。一過性ロードノイズ検出器１０２は、受信された信号１０１の振幅または複雑性に関らず、ノイズ風セグメントを分離する。一過性ロードノイズ検出器が一過性ロードノイズを検出した場合、検出された一過性ロードノイズの時間およびスペクトル特性の両方をモデル化する。一過性ロードノイズ検出器１０２は、一過性ロードノイズの全体的モデルを格納し得、またはモデルの選択された属性を格納し得る。一過性ロードノイズ減衰器１０４は、受信された信号１０１から一過性ロードノイズを取り除くために、モデルまたはモデルのセーブされた属性を使用する。複数の一過性ロードノイズモデルは、平均一過性ロードノイズモデルを生成するために使用され得、またはそうされない場合、モデルのセーブされた属性は、受信された信号１０１から一過性ロードノイズを取り除くために、一過性ロードノイズ減衰器１０４による使用のために組み合わされ得る。
【００５１】
図２は、異なる一過性ロードノイズの２つのスペクトログラムプロット１１０，１１２を示す。スペクトログラムの水平軸は時間を表し、垂直軸は周波数を表す。様々な一過性ノイズの強度は、スペクトログラムプロットの対応するトーンによって示される。より明るい色領域は、より大きくて強い音を表し、より暗い領域は、より静かな音または無音を表す。２つのスペクトログラムに示される一過性ロードノイズは、異なるソースから生成される。２つのスペクトログラム１１０，１１２に示される一過性ロードノイズのソースおよび全体的特性が実質的に異なる場合、それにも関らず、多数の共通特質（ｔｒａｉｔ）を共有する。実際に、スペクトログラム１１０，１１２に示される一過性ロードノイズに共通する特質は、全ての一過性ロードノイズに共通しない場合、大多数の一過性ロードノイズに共通する。第１および最も重要なこととしては、時間ドメインにおいて一過性ロードノイズが、ペアまたはダブレット（ｄｏｕｂｌｅｔ）として生じることである。第１の音響イベントは、少し後に実質的に同様な音響イベントによって続けられる。第１の音響イベントは、路面にて障害物に当たりまたはそれを乗り越える車両のフロントタイヤに対応する。第２の音響イベントは、リアホイールが同じ対象物、障害物または表面欠陥と衝突した場合に続く。音波ダブレット（ｓｏｎｉｃ  ｄｏｕｂｌｅｔ）は、高速を下る車に乗ったことがある者ならほとんど誰にでも知られる、特性「フラップフラップ」音と結果的になる。
【００５２】
大多数の一過性ロードノイズに共通する第２の特性は、必ずしも同等な、スペクトル形状ではないが、同様のスペクトル形状を共有する。一過性ロードノイズは通常、幅広い範囲の周波数に亘って音波エネルギーを運ぶブロードバンドイベントである。しかしながら、大多数の車両が空気で満たされたゴムタイヤに乗っているため、一過性ロードノイズイベントの音波エネルギーの大部分は、低周波数範囲に集中する。
【００５３】
一過性ロードノイズのこれらの２つの特性は、図２のスペクトログラムプロット１１０および１１２にて明確である。第１のスペクトログラムプロット１１０は、２つの一過性ロードノイズイベント１１４，１１６を示す。各一過性ロードノイズイベントのダブレット本質が明確に見られる。更に、音波ダブレットの各成分内において、全てのエネルギーは実質的に、約２０００Ｈｚより低い周波数において見い出される。第２のスペクトログラムプロット１１２は、一様な間隔の複数の一過性ロードノイズダブレット１１８，１２０，１２２，１２４を示す。そのようなパターンは、車両がコンクリート車道のスラブ間における一様な間隔の継ぎ目を超えて進んでいる場合に生じ得る。再度、一過性ロードノイズイベントのダブレット本質は、著しく明確である。一過性ロードノイズイベント１１８，１２０，１２２および１２４は、前のスペクトログラムプロット１１０のイベント１１４，１１６より高周波数エネルギーを有するが、それにも関らず、一過性ロードノイズ１１８、１２０、１２２、および１２４は、低周波数範囲においては、高周波数より高い強度を示す。
【００５４】
図３は、実質的な背景ノイズの存在における、一過性ロードノイズの周波数応答の理想化された三次元時間−周波数ドメインプロット１３０を示す。時間−周波数ドメインプロット１３０は、時間軸１３２に沿う、複数の個々の時間間隔またはフレームを含む。各時間フレームは、車両内のマイクロホンまたは他の音響変換器において受信される信号のｄＢスペクトルの瞬時スナップショットを表す。周波数は、軸１３４に沿って表され、各時間フレームおよび各周波数におけるｄＢでの信号の大きさは、ｄＢ軸１３６に沿うカーブの高さによって示される。
【００５５】
時間−周波数ドメインプロット１３０は、２つの全く異なる音響イベント１３８，１４０を明確に示す。デュアルイベントは、一過性ロードノイズのダブレット本質に対応する。第１の音響イベント１３８は、約２０ｍｓ〜３０ｍｓの間に現れ始め、第２の１４０は、約４８ｍｓ〜５８ｍｓの間に現れ始める。単一の一過性ロードノイズイベントに対応するものとして識別するために使用され得る、２つの音響イベント１３８，１４０の多数の特徴がある。最も明らかなのは、それらが２つあり、実質的にスペクトルが同様であり、互いに非常に近い時間において生じるという事実である。車両のホイールベースの長さおよび車両が進んでいるスピードが知られた場合、単一の一過性ロードノイズダブレットの第１のと第２の音響イベントとの間の時間スペーシングは、精密に計算され得る。予測される間隔において生じる同様の音響イベントのペアは、単一の一過性ノイズイベントに属することが仮定され得る。予測される間隔において生じない音響イベントは、共通の一過性ロードノイズイベントの一部とされないことが仮定され得る、したがって、これらの状況下において、車両ホイールベースおよびスピードが知られた場合、一過性ロードノイズ検出器１０２は、ダブレットのみの時間スペーシングに基づいて、高い精度をもって一過性ロードノイズを識別し得る。そのような音波ダブレットが、一過性ロードノイズ検出器によって一過性ロードノイズイベントとして一度識別されると、音波ダブレットを含む両方の音響イベントは、一過性ロードノイズ減衰器１０４によって取り除かれ得る。
【００５６】
車両のホイールベースまたはスピードが利用不可能であった場合、一過性ロードノイズを識別するための代替方法が使用される必要がある。例えば、適応モデルが、一過性ロードノイズに関連する２つの音響イベントの適切な時間スペーシングを予測するために使用され得る。一過性ロードノイズ検出器１０２は、それらのスペクトル形状に基づいて一過性ロードノイズになり得るノイズイベントのペアを識別し得る。重み付けされた平均、減衰積分器（ｌｅａｋｙ  ｉｎｔｅｇｒａｔｏｒ）、または何らかの他の適応モデリング技術を使用して、一過性ロードノイズ検出器は、そのホイールベースの長さに関らず、車両がどのスピードにおいて進もうと一過性ロードノイズダブレットの適切な時間スペーシングを素早く確立し得る。
【００５７】
もちろん、一過性ロードノイズの適切なスペーシングをモデル化するためには、第１に、一過性ロードノイズダブレットの一部になり得る音響イベントを識別する必要がある。これは、個々の音響イベントの周波数特性を検査することによって達成され得る。既に述べたように、かつ周波数応答プロット１３０に明確に示されたように、一過性ロードノイズは同様のスペクトル特性を有する。一過性ロードノイズダブレットに関連する個々の音響イベント、初めに障害物に当たるフロントホイール、次に障害物に当たるリアホイールは、両方とも、幅広い周波数範囲にわたるブロードバンドイベントである。例えば、図３に示される２つの音響イベント１３８および１４０は、示される周波数の大部分において、背景ノイズよりの上の信号エネルギーを含む。それにも関らず、最も高い信号エネルギーは、低周波数範囲に集中する。したがって、一過性ロードノイズの周波数スペクトルの形状は、低周波数における早いピークおよび高周波数における全般的な先細りによって特徴付けられる。これらの特性は、一過性ロードノイズ検出器１０２によってモデル化され得る。受信された信号に見い出されるこれらの特性は、潜在的一過性ロードノイズとして一過性ロードノイズ検出器によって識別され得る。一過性ロードノイズ検出器１０２が一過性ロードノイズダブレットの潜在的成分を一度識別すると、一過性ロードノイズダブレットを完成するために同等または同様の特性を有する関連音響イベントを識別するために、時間軸の順方向または逆方向を見得る。一過性ロードノイズ検出器が、関連音響イベントを見つけるために時間軸の順方向または逆を見る時間の量は、上述されたように、車両のホイールベースおよび車両が進んでいるスピード、または一過性ロードノイズ時間モデルのどちらかによって決定される。
【００５８】
図４は、発話された母音１６０の周波数応答の時間−周波数ドメインプロットを示す。時間−周波数ドメインプロット１６０は、図３の時間−周波数ドメインプロット１３０と類似する。複数の個々の時間間隔は、時間軸１３２の沿ってならべられる。周波数値は、周波数軸１３４に沿って増加する。各時間間隔および各周波数に対するｄＢにおける受信された信号の大きさは、ｄＢ軸１３６に沿うカーブの高さによって示される。発話された母音は、複数の高調波ピーク１６２，１６４，１６６および示された時間間隔に亘って実質的に一定であるものによって特徴付けられる。時間−周波数ドメインにおいて見た場合に、図３と図４を比較すると、図３の一過性ロードノイズは、図４の発話された母音とはまったく異なる。
【００５９】
次に、図５は、発話された母音の存在および実質的な背景ノイズの存在における一過性ロードノイズを示す、周波数−時間ドメインプロット１７０を示す。理解されるように、一過性ロードノイズに対応するデュアル音響イベント１３８，１４０は、発話された母音の高調波ピーク１６２，１６４，１６６を部分的にマスクする。それにも関らず、発話された母音および一過性ロードノイズの両方の通常の時間およびスペクトル形状は、明確である。
【００６０】
一過性ロードノイズに関連する音響イベントが、それらの時間およびスペクトル特性に基づいて受信された信号において一度識別されると、それらは一過性ロードノイズ減衰器１０４によって取り除かれ得または減衰され得る。任意の多数の方法は、受信された信号から一過性ロードノイズを減衰、鈍らし、またはそうでない場合、取り除くために使用され得る。一方法は、記録または推定された背景ノイズ信号に一過性ロードノイズモデルを追加することであり得る。パワースペクトルにおいては、一過性ロードノイズおよび連続背景ノイズ推定は次いで、受信された信号から減じられ得る。隠されている（ｕｎｄｅｒｌｙｉｎｇ）スピーチ信号の一部が一過性ロードノイズによってマスクされた場合、従来のまたは修正された段階的（ｓｔｅｐｗｉｓｅ）インターポレータは、信号の欠けている部分を再構成するために使用され得る。逆ＦＦＴは次いで、再構成された信号を時間ドメインに変換するために使用され得る。
【００６１】
図６は、一過性ロードノイズが取り除かれた背景ノイズの存在における発話された母音を示す、周波数−時間ドメインプロット１８０である。一部の高調波、図５においては一過性ロードノイズによって完全にマスクされていた１６４および１６６は、図６において、ゆがんでいるが、再度見える。図７は、線形段階的インターポレータが信号のゆがんだ部分を再構成した後、図６のゆがんだ、発話された母音信号の周波数−時間ドメインプロット１９０を示す。理解されるように、図７の再構成された信号は、実質的に、図４の乱されていない発話された母音信号と類似する。
【００６２】
図８は、本発明の実施形態に従う、一過性ロードノイズ検出器１０２の実施形態のブロック図である。一過性ロードノイズ検出器１０２は、スピーチ、ノイズおよび／またはスピーチとノイズとの組み合わせを含む入力信号１０１を受信または検出する。受信または検出された信号１０１は、所定の周波数においてデジタル化される。良い品質音声を保証するために、音声信号は、任意の共通サンプルレートを有するアナログ−デジタル変換器５０２（ＡＤＣ）によって、パルス符号変調（ＰＣＭ）信号に変換される。平滑ウィンドウファンクションジェネレータ５０４は、ウィンドウ化された信号を得るためにデータのブロックに適用されるＨａｎｎｉｎｇウィンドウのようなウィンドウファンクションを生成する。ウィンドウ化された信号の複雑なスペクトルは、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）５０６または他の時間−周波数変換メカニズムの手段によって得られ得る。ＦＦＴは、デジタル化された信号を周波数ビンに分け、各周波数ビンに対する受信された信号の様々な周波数成分の振幅を計算する。周波数ビンのスペクトル成分は、モデラ５０８によって長時間モニタされ得る。
【００６３】
上に記載されたように、一過性ロードノイズをモデル化する二つの局面が存在する。第１のものは、一過性ロードノイズダブレットを形成する個々の音響イベントをモデル化することであり、第２のものは、一過性ロードノイズダブレットを含む二つの音響イベントの間の適切な時間隔（ｔｅｍｐｏｒａｌ  ｓｐａｃｅ）をモデル化することである。第２に、一過性ロードノイズダブレットを含む個々の音響イベントは特徴的な形状を有する。この形状またはその特徴的な形状は、モデラ５０８によって生成され得、および／または格納され得る。受信された信号のスペクトルおよび／または時間的形状とモデル化された形状の間、または受信された信号スペクトルの属性とモデル化された属性との間の相関は、一つの音響イベントを、一過性ロードノイズダブレットに潜在的に属するものとして識別し得る。いったん音響イベントが一過性ロードノイズダブレットに潜在的に属するものとして識別されるとモデラ５０８は、以前に分析された時間ウィンドウに戻るか、または、後に受信される時間ウィンドウへと進むか、あるいは、その同じ時間ウィンドウ内にて行ったり来たりするかし得、一過性ロードノイズの対応する成分が既に受信されているか、または後に受信されるかどうかを決定する。その後、適切な特性を有する対応する音響イベントが実際に、その識別された音響イベントの前か後のいずれかに、適切な時間内に受信された場合、その二つの音響イベントは、単一の一過性ロードノイズダブレットの成分として識別され得る。
【００６４】
代替的に、または追加的に、モデラは、その信号が一過性ロードノイズを含む確率を決定し得、その確率が確率閾値を越える場合、音響イベントを一過性ロードノイズとして識別し得る。その相関および確率閾値は、入力信号における他のノイズまたはスピーチの存在を含む、様々な要因に依存し得る。一過性ロードノイズ検出器１０２が一過性ロードノイズを検出する場合、その検出された一過性ロードノイズの特性は、その受信された信号から一過性ロードノイズを取り除くために、一過性ロードノイズ減衰器１０４へ提供され得る。
【００６５】
音響のさらなるウィンドウが処理されると、一過性ロードノイズ検出器１０２は、一過性ロードノイズとそれらの間にある時間隔を含む個々の音響イベントの両方に対する平均ノイズモデルを引き出し得る。時間平滑化（ｓｍｏｏｔｈｅｄ）または重み付け平均は、それぞれの周波数ビンに対する、一過性ロードノイズ音響イベントおよび継続的なノイズ推定をモデル化するために使用され得る。平均モデルは、一過性ロードノイズがスピーチのない状態において検出される場合、更新され得る。平均モデルを更新する場合、一過性ロードノイズを完全にバウンドさせる（ｂｏｕｎｄｉｎｇ）ことは、正確な検出の可能性を増加させ得る。減衰積分器、あるいは重み平均または他の方法は、フロントホイールとリアホイールとの音響イベントの間における間隔をモデル化するために使用され得る。
【００６６】
「音楽ノイズ」、キーキー、ギャーギャー、チューチュー、カチリ、ポタポタ、ポン、または他の人工音を最小化するために、任意の残余減衰器はまた、それが時間ドメインに変換される前に、音声信号を調整し得る。その残余減衰器は、一過性ロードノイズ減衰器１０４に組み合わされ、一つ以上の他の要素に組み合わされ、または、別個の要素を含み得る。
【００６７】
残余減衰器は、低周波数範囲（例えば、約０Ｈｚから約２ｋＨｚまでであり、それは、一過性ロードノイズからのエネルギーの大部分が生じる範囲である）内におけるパワースペクトルを追跡し得る。信号パワーにおける大幅な増加が検出された場合、低周波数範囲における送信されたパワーを所定または計算された閾値にまで制限または鈍らせることによって、改善が得られ得る。計算された閾値は、早い時期におけるその同じ低周波数範囲の平均スペクトルパワーと等しいか、またはそれを基準にし得る。
【００６８】
音声品質に対するさらなる改善は、それが一過性ロードノイズ検出器１０２によって処理される前に、入力信号を前調整（ｐｒｅ−ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ）することによって達成され得る。一つの処理システムが、図９に示されるように、異なる時間において、互いに離れて配置される異なる検出器において到達する信号によって生じる遅延時間を活用し得る。複数の検出器またはマイクロフォン９０２が使用され、音を電気信号に変換する場合、その前処理システムは、マイクロフォン９０２およびノイズの最小量を感知するチャンネルを自動的に選択するコントローラ９０４を含み得る。別のマイクロフォン９０２が選択された場合、その電気信号は、一過性ロードノイズ検出器１０２によって処理される前に、以前に生成された信号と組み合わせられ得る。
【００６９】
あるいは、一過性ロードノイズ検出は、チャンネルのそれぞれにおいて実行され得る。一つ以上のチャンネルの混在は、マイクロフォン９０２の出力間におけるスイッチングによって生じ得る。代替的に、または追加的に、コントローラ９０４はコンパレータを含み得、その信号の方向は、マイクロフォン９０２から受信された信号の大きさまたはタイミングにおける差異から検出され得る。方向検出は、マイクロフォン９０２を異なる方向に向かせることによって改善され得る。一過性ロードノイズ検出は、車両の外側に由来する信号に対して、より感度が高くされ得る。
【００７０】
信号は、所定の閾値周波数（例えば、ハイパスまたはローパスフィルタを用いることによって）を上回る、または下回る周波数のみにおいて評価され得る。その閾値周波数は、平均一過性ロードノイズモデルが一過性ロードノイズの予期される周波数を学習すると、やがて更新され得る。例えば、車両が高スピードにて移動している場合、一過性ロードノイズ検出に対する閾値周波数は比較的高くあり得る。というのは、一過性ロードノイズの最大周波数は、車両スピードと共に増加し得るからである。あるいは、コントローラ９０４は、重み付け関数を介して、特定の周波数または周波数範囲において、多数のマイクロフォン９０２の出力信号を組み合わせ得る。
【００７１】
図１０は、処理された音声の知覚的品質をも改善する代替的な音声増強システム１０００を示す。その増強は、時間とともに変化する信号を周波数ドメインへとデジタル化し、変換する、時間−周波数変形ロジック１００２によって達成される。背景ノイズ推定器１００４は、音源またはレシーバの近くにて生じる継続的または周囲のノイズを測定する。背景ノイズ推定器１００４は、パワー、大きさ、または対数的な領域におけるそれぞれの周波数ビンにおける音響パワーを平均化するパワー検出器を含み得る。
【００７２】
過渡状態におけるバイアスされた背景ノイズ推定を防ぐために、一過性検出器１００６は、パワーにおける異常または予測不可能な増加の間における、背景ノイズ推定処理を無効または変調し得る。図１０において、一過性検出器１００２は、瞬時の背景ノイズＢ（ｆ，ｉ）が、選択されたデシベルレベル「ｃ」よりも大きく、平均背景ノイズＢ（ｆ）Ａｖｅを超過する場合、背景ノイズ推定器１００４を無効にする。この関係は、以下の式に示され得る
Ｂ（ｆ，ｉ）＞Ｂ（ｆ）Ａｖｅ＋ｃ      （式１）。
【００７３】
代替的に、または追加的に、平均背景ノイズは、信号雑音比（ＳＮＲ）に依存して、更新され得る。閉じられたアルゴリズムの例は、ＳＮＲに依存する減衰積分器を適応させるものである：
Ｂ（ｆ）Ａｖｅ’＝ａＢ（ｆ）Ａｖｅ＋（１−ａ）Ｓ      （式２）
ここで、ａはＳＮＲの関数であり、Ｓは瞬時の信号である。この例において、ＳＮＲが高ければ高いほど、平均背景ノイズはゆっくりと適合される。
【００７４】
一過性ロードノイズに対応し得る音響イベントを検出するために、一過性ロードノイズ検出器１００８は、関数を、時間−周波数ドメインにおける信号の選択された部分にフィッティングし得る。関数と一つ以上の周波数帯域に亘る時間ドメインにおける信号エンベロープとの間の相関は、一過性ロードノイズイベントに対応する音響イベントを識別し得る。信号の一部分が一過性ロードノイズに潜在的に対応する音響イベントとして識別される相関閾値は、処理された音声の所望される明晰性および一過性ロードノイズの幅と鋭敏さにおける変更に依存し得る。代替的に、あるいは追加的に、システムは、信号が一過性ロードノイズを含む確率を決定し得、その確率が確率閾値を超過する場合、一過性ロードノイズを識別し得る。相関および確率閾値は、入力信号における他のノイズまたはスピーチの存在を含む、様々な要因に依存し得る。ノイズ検出器１００８が一過性ロードノイズを検出する場合、検出された一過性ロードノイズの特性は、一過性ロードノイズを取り除くために、ノイズ減衰器１０１２に提供され得る。
【００７５】
信号弁別器１０１０は、リアルタイムまたは遅延時間におけるスペクトルの音声およびノイズをマークし得る。任意の方法は、音声からノイズを区別するために使用され得る。発話された信号は、（１）帯域の狭い幅またはピーク、（２）広範囲共振（フォルマントとしても知られ、人のスピーチの音声区域形状によって作成され得る）、（３）所定の特性が時間とともに変化するレート（すなわち、時間−周波数モデルは、話された信号が時間とともにどの程度変化するのかに基づいてそれを識別するように展開され得る）；およびいつ多数の検出器またはマイクロフォンが使用されるか、（４）検出器またはマイクロフォンの出力信号の相関、差異、類似、によって識別され得る。
【００７６】
図１１は、処理された音声信号の知覚的品質を高めるために、一過性ロードノイズおよび一部の継続するノイズを取り除く音声増強システムのフロー図である。参照番号１１０２において、受信または検出された信号は、所定の周波数においてデジタル化される。良い品質の音声を保証するために、音声信号は、ＡＤＣによってＰＣＭ信号へと変換され得る。参照番号１１０４において、ウィンドウ化された信号に対する複合スペクトルは、デジタル化された信号を周波数ビンへと分離するＦＦＴの手段によって得られ得、それぞれのビンは、少ない周波数範囲に亘る大きさおよび位相を識別する。
【００７７】
参照番号１１０６において、継続する背景または周囲のノイズ推定が決定される。背景ノイズ推定は、それぞれの周波数ビンにおける音響パワーの平均を含み得る。過渡状態におけるバイアスされたノイズ推定を防ぐために、ノイズ推定処理は、パワーにおける異常または予測不可能な増加の間において、無効にされ得る。一過性検出１１０８は、瞬時の背景ノイズが、選択されたデシベルレベルよりも大きく、平均背景ノイズを超過する場合、背景ノイズ推定を無効にする。
【００７８】
参照番号１１１０において、一過性ロードノイズと調和した音響イベントの対が検出された場合、一過性ロードノイズが検出され得る。その音響イベントは、それらのスペクトル形状または他の属性の特徴によって識別され得、それらの時間スペーシングが、一過性ロードノイズダブレットに対するモデル化された時間スペーシングと一致するか、または、車両スピードおよび車両のホイールベースの長さに基づいて計算されたスペーシングと一致する場合、音響イベントの対は一過性ロードノイズダブレットに属するものとして確認され得る。さらに、一過性ロードノイズの検出は、様々な方法において制限され得る。例えば、母音または別の高調波構造が検出された場合、一過性ノイズ検出方法は、平均値より少ないか、またはそれと等しい値へと、一過性ノイズ修正を制限し得る。追加のオプションは、モデル化された音響イベントのスペクトル形状または一過性ロードノイズダブレットの時間スペーシングなどのような、平均一過性ロードノイズモデルまたは、一過性ロードノイズモデルの属性を無声のスピーチセグメントの間のみに更新することを可能にする。スピーチまたはノイズセグメントと混在されたスピーチが検出された場合、平均一過性ロードノイズモデルまたは一過性ロードノイズモデルの属性は更新されない。スピーチが検出されない場合、一過性ロードノイズモデルは、重み付け平均または減衰積分器を介してなど、様々な手段を介して更新され得る。多くの他の任意の属性または制限がまた、そのモデルに適用され得る。
【００７９】
一過性ロードノイズが参照番号１１１０において検出された場合、信号分析は、参照番号１１１４において実行され得、ノイズ様セグメントから話された信号を弁別またはマークする。話された信号は、（１）帯域の狭い幅またはピーク、（２）広範囲共振（フォルマントとしても知られ、人のスピーチの音声区域形状によって作成され得る）、（３）所定の特性が時間とともに変化するレート（すなわち、時間−周波数モデルは、話された信号が時間とともにどの程度変化するのかに基づいてそれを識別するように展開され得る）；およびいつ多数の検出器またはマイクロフォンが使用されるか、（４）検出器またはマイクロフォンの出力信号の相関、差異、類似、によって識別され得る。
【００８０】
一過性ロードノイズの効果を克服するために、ノイズは、参照番号１１１６において、ノイズスペクトルから実質的に取り除かれるか、または鈍らされる。参照番号１１１６において用いられ得る一つの例示的な方法は、一過性ロードノイズモデルを、記録またはモデル化された継続するノイズに付け加える。パワースペクトルにおいて、モデル化されたノイズは、次いで、上記された方法およびシステムによって修正されていないスペクトルから実質的に取り除かれる。隠されたスピーチ信号が一過性ロードノイズによってマスクされる場合、または継続するノイズによってマスクされる場合、従来または修正された補間方法は、参照番号１１１８におけるスピーチ信号を再構成するために使用され得る。時系列的な合成は、次いで、信号パワーを、参照番号１１２０における時間領域へと変換するために使用され得る。その結果は、一過性ロードノイズが実質的に取り除かれている再構成されたスピーチ信号である。一過性ロードノイズが参照番号１１１０において検出されない場合、その信号は、参照番号１１２０において、直接に時間ドメインへ変換され得、再構成されたスピーチ信号を提供する。
【００８１】
図１１に示された方法は、信号支持（ｂｅａｒｉｎｇ）媒体およびメモリなどのコンピュータ可読媒体においてエンコードされ得、一つ以上の集積回路などの装置内にてプログラムされ得、または、コントローラまたはコンピュータによって処理され得る。その方法がソフトウェアによって実行される場合、そのソフトウェアは、メモリに常駐し得る。メモリは、一過性ロードノイズ検出器１０２、通信インターフェースに常駐するかインターフェースされるか、あるいは、音声増強システム１００または１０００とインターフェースされるか常駐の、任意の他の不揮発性または揮発性メモリのタイプである。メモリは、論理機能をインプリメントする実行可能な命令の順序化されたリストを含み得る。論理機能は、デジタル回路、ソースコード、アナログ回路、アナログ電気信号、音声信号、またはビデオ信号などの、アナログソースを介して、インプリメントされ得る。ソフトウェアは、命令実行可能システム、装置、またはデバイスによってか、またはそれと連動して使用するための、任意のコンピュータ可読または信号支持媒体において具体化され得る。そのようなシステムは、コンピュータベースシステム、プロセッサ含有システム、または、命令を実行し得る命令実行可能システム、装置、またはデバイスからの命令を選択的にフェッチ（ｆｅｔｃｈ）し得る別のシステムを含み得る。
【００８２】
「コンピュータ可読媒体」、「機械可読媒体」、「伝搬信号」媒体および／または「信号支持媒体」は、ソフトウェアを含み、記憶し、通信し、伝搬し、搬送する任意の手段を含み得、命令実行可能なシステム、装置、デバイスによって、またはこれらとともに使用され得る。機械可読媒体は、選択的に、電気、磁気、光学、電磁気、赤外線、または半導体システム、装置、デバイス、または伝搬媒体であり得るがそれらに限定されない。機械可読媒体の例の網羅的ではないリストは、一つ以上のワイヤを有する電気接続（電子的）、ポータブルな磁気または光学ディスク、ランダムアクセスメモリ「ＲＡＭ」などのような揮発性メモリ（電子的）、読み出し専用メモリ「ＲＯＭ」（電子的）、消去可能プログラム可能読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）（電子的）、または光ファイバー（光学的）などを含む。機械可読媒体はまた、ソフトウェアが画像として、または、他の形式（例えば、光学スキャンを介して）において電気的に記憶され得、次いで、コンパイルおよび／または解釈され、または別の方法にて処理され得るように、ソフトウェアがプリントされる、有形の媒体を含み得る。その処理された媒体は、次いで、コンピュータおよび／または機械メモリにおいて記憶され得る。
【００８３】
上記されたシステムは、一つ以上のマイクロフォンまたは検出器から受信された信号をも調整し得る。システムの多くの組み合わせはまた、一過性ロードノイズを識別し追跡するために使用され得る。関数を一過性ロードノイズダブレットの一部であると推測される音響イベントへフィッティングすることに加えて、システムは、モデル化された音響イベントよりも大きなエネルギーを有する信号の任意の部分を検出および分離し得る。上記された一つ以上のシステムはまた、代替的な音声増強ロジックにおいて使用され得る。
【００８４】
他の代替的な音声増強システムは、上記された構造および機能の組み合わせを含む。これらの音声増強システムは、上記された、または、添付された図面において図示された構造と機能の任意の組み合わせから形成される。システムは、ソフトウェアまたはハードウェアにおいてインプリメントされ得る。ハードウェアは、揮発性、および／または不揮発性のメモリを有するプロセッサまたはコントローラを含み得、無線、および／またはハードワイヤ媒体を介して、周辺デバイスとのインターフェースを含み得る。
【００８５】
音声増強システムは、任意の技術またはデバイスに容易に適用される。一部の音声増強システムまたは構成要素は、図１２において示されるように、車両を結合またはインターフェースする。一部の音声増強システムまたは構成要素は、図１３において示されるように、地上通信線および無線電話、ならびにオーディオ装置などのような、遠隔地へ送信され得る形式に、音声や他の音を変換する装置とインターフェースまたは結合する。または、一部の音声増強システムまたは構成要素は、一過性ノイズの影響を受けやすい別の通信システムとインターフェースまたは結合する。
【００８６】
音声増強システムは、処理された音声の知覚的品質を改善する。ロジックは、リアルタイムまたは遅延時間における、一過性ロードノイズに関連したノイズの形状や型を自動的に学び、エンコードし得る。選択された属性を追跡することによって、システムは、一過性ロードノイズの属性を一時的に、または永続的に格納する限定されたメモリを利用して、一過性ロードノイズに関連したノイズを除去し、弱め、または低減させ得る。音声増強ロジックはまた、継続的ノイズ、および／または、キーキー、ギャーギャー、チューチュー、カチリ、ポタポタ、ポン、楽音、または一部の音声増強システムにおいて生成され得、必要な場合、音声を再構成し得る他の人工音を弱め得る。
【００８７】
本発明の様々な実施形態が記載される一方で、さらに多くの実施形態およびインプリメンテーションが本発明の範囲内において可能であることは当業者に対して明らかでる。したがって、本発明は、添付された請求の範囲およびそれらの均等物を考慮する以外に限定されるものではない。
【００８８】
音声増強システムは、処理された音声信号の知覚的品質を改善するために提供される。そのシステムは、マイクロフォンによってまたは一部の他のソースから、記録された音声信号からの不要なノイズを取り除くことによって、受信された音声信号の知覚的品質を改善する。特にそのシステムは、スピーチとは無関係の信号ソースの環境内にて生じる音を取り除く。そのシステムは、移動中の車両内にて記録されたスピーチ信号から一過性ロードノイズを取り除くことに対して、特に良く適合される。一過性ロードノイズは、モデル化され得る共通の時間およびスペクトル特性を含む。一過性ロードノイズ検出器は、音声信号における一過性ロードノイズの存在を検出するために、当該モデルを用いる。一過性ロードノイズが存在することが見出された場合、一過性ロードノイズ減衰器がその信号からノイズを取り除くために提供される。
【００８９】
以上のように、本発明の好ましい実施形態を用いて本発明を例示してきたが、本発明は、この実施形態に限定して解釈されるべきものではない。本発明は、特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。当業者は、本発明の具体的な好ましい実施形態の記載から、本発明の記載および技術常識に基づいて等価な範囲を実施することができることが理解される。
【図面の簡単な説明】
【００９０】
【図１】音声増強システムの部分ブロック図である。
【図２】様々な一過性ロードノイズのスペクトル写真を示す。
【図３】実質的なノイズの存在における一過性ロードノイズの時間−周波数ドメインプロットである。
【図４】発話された母音の時間−周波数ドメインプロットである。
【図５】発話された母音および一過性ロードノイズを組み合わせたものの時間−周波数ドメインプロットである。
【図６】一過性ロードノイズが実質的に取り除かれた、発話された母音および一過性ロードノイズを組み合わせたものの信号を含む、時間−周波数ドメインプロットである。
【図７】一過性ロードノイズが実質的に取り除かれ、その取り除かれた一過性ロードノイズによって歪められた高調波のピークが修復されている、発話された母音および一過性ロードノイズを組み合わせたものの信号を含む、時間−周波数ドメインプロットである。
【図８】一過性ロードノイズ検出器の一実施形態のブロック図である。
【図９】音声増強システムの代替的な実施形態である。
【図１０】音声増強システムの別の代替的な実施形態である。
【図１１】処理された音声信号から一過性ロードノイズを取り除く音声増強システムのフロー図である。
【図１２】車両内における音声増強システムのブロック図である。
【図１３】オーディオシステムおよび／またはナビゲーションシステムおよび／または通信システムとインターフェースする音声増強システムのブロック図である。
【符号の説明】
【００９１】
１００  音声増強システム
１０２  一過性ロードノイズ検出器
１０４  ノイズ減衰器
１０６  残余減衰器
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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